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创业做软件还是做网站,seo快速优化软件网站,凡科快图入口,wordpress 引号 主题 remove_filter字符串函数 1. 相关知识点1.5 字符串的长度条件判断1.6 apply映射操作1.7 python大小写转换1.8 正则表达式匹配2.9 包含字符串查询 2. 题目2.5 无效的推文2.6 计算特殊奖金2.7 修复表中的名字2.8 查找拥有有效邮箱的用户2.9 患某种疾病的患者 1. 相关知识点 1.5 字符串的长度条…

字符串函数

  • 1. 相关知识点
    • 1.5 字符串的长度条件判断
    • 1.6 apply映射操作
    • 1.7 python大小写转换
    • 1.8 正则表达式匹配
    • 2.9 包含字符串查询
  • 2. 题目
    • 2.5 无效的推文
    • 2.6 计算特殊奖金
    • 2.7 修复表中的名字
    • 2.8 查找拥有有效邮箱的用户
    • 2.9 患某种疾病的患者

1. 相关知识点

1.5 字符串的长度条件判断

tweets=tweets[tweets['content'].str.len()>15]

1.6 apply映射操作

  • 参数是一列(axis=0)或一行(axis=1)的数据
    # a为一行数据
    employees['bonus']=employees.apply(lambda a: a[2] if(a[0]%2==1 and a[1][0]!='M') else 0,axis=1)
    

1.7 python大小写转换

users['name'].map(lambda x: x[0].upper()+x[1:].lower())

1.8 正则表达式匹配

# index的值为True或False
index=users['mail'].str.contains("^[a-zA-Z][0-9a-zA-Z\\.\\_\\/\\-]*@leetcode.com$",regex=True)

2.9 包含字符串查询

patients[patients['conditions'].str.contains('DIAB1')]

2. 题目

2.5 无效的推文

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

import pandas as pddef invalid_tweets(tweets: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:return tweets[tweets['content'].str.len()>15][['tweet_id']]# return tweets[tweets['content'].apply(lambda x: True if len(x)>15 else False)][['tweet_id']]

2.6 计算特殊奖金

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import pandas as pddef calculate_special_bonus(employees: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:employees['bonus']=employees.apply(lambda a: a[2] if(a[0]%2==1 and a[1][0]!='M') else 0,axis=1)return employees[['employee_id','bonus']].sort_values('employee_id')

2.7 修复表中的名字

在这里插入图片描述
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import pandas as pddef fix_names(users: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:users['name']=users['name'].map(lambda x: x[0].upper()+x[1:].lower())return users

2.8 查找拥有有效邮箱的用户

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

import pandas as pddef valid_emails(users: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:return users[users['mail'].str.contains("^[a-zA-Z][0-9a-zA-Z\\.\\_\\/\\-]*@leetcode.com$",regex=True)]

2.9 患某种疾病的患者

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

import pandas as pddef find_patients(patients: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:return patients[patients['conditions'].str.contains('DIAB1')]
http://www.ds6.com.cn/news/101911.html

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